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JarvisHub 给出的答案，是把可编辑画布同时变成用户工作区、Agent 的外部记忆、行动空间和共享项目状态。Agent 不再只从聊天记录里猜测上下文，而是直接「看」到画布上的提示词、参考图、候选版本、生成结果、依赖关系、失败记录和用户反馈，再据此规划、调用工具、写回结果。
浙江大学、清华大学智能产业研究院、影溯 InSpatio、RoboParty Lab 等团队提出的 INTACT（INtent-To-ACTion），一种基于端到端 JEPA 的无搜索世界模型控制方法，试图改变这一范式：直接利用离线轨迹中已有的状态、动作与未来结果，将运动意图转化为动作模型可以读取的语义接口，使模型无需搜索候选动作序列，就能直接生成动作计划
中国科学技术大学发布的最新研究让AI「大脑」接管机器科学家实验室「身体」，由此将这一问题从知识问答和方案生成，推进到真实物理世界中的实验执行与反馈学习。研究团队搭建了一个机器催化实验室，其中包括45个覆盖合成、表征和催化性能测试的模块化自动工作站。
目前，这项技术已成功应用于上海人工智能实验室Intern-S2-Preview 35B/397B系列多模态大模型的预训练中，有效提升了模型的科学推理与多模态理解能力。值得一提的是，相关研发均基于国产昇腾算力平台完成，并成功实现了面向大规模预训练的深度适配与优化。
上海交通大学联合上海创智学院团队提出 A²-Edit，它以统一框架支持任意物体类别和任意精度掩码，通过混合 Transformer 专家路由、掩码退火训练及 50 万级多品类数据，让用户只需给出粗略区域，也能完成身份一致、结构完整、自然融合的参考图引导局部编辑。
近日，清华大学与香港科技大学的研究团队提出 LiveEdit，一种面向通用文本指令的实时流式视频编辑框架。该方法以因果、分块的方式处理持续到来的视频，在 4 步 / 视频块的推理条件下实现 12.66 FPS 的流式编辑，并能保持被编辑区域的准确性以及未编辑区域的一致性。
过去的 Diffusion RL 多聚焦于奖励设计与优化算法，训练时的采样成本被忽视。DMSampler 指出：在在线 RL 中，限制规模化的不只是奖励信号或优化器，很多时候是 rollout 本身太贵。
打开视听平台，系统决定你接下来看到什么；进入购物软件，系统预测你可能购买什么。过去几十年，推荐系统主要关注 “能否更准确地预测用户下一步喜欢什么”。但当用户希望探索小众内容、调整兴趣结构或摆脱热门推荐时，系统是否会响应？
长视频理解，正在成为多模态大模型的重要能力。
在刚刚落幕的2026 WAIC世界人工智能大会上，无问芯穹首次公布了其在大模型推理系统架构中的新突破——跨集群异构推理架构PDD。